(我下面的回答只从使用Python发电机的角度,而不是从使用Python发电机的角度,而不是从使用Python发电机的角度来回答发电机机制基本实施,这涉及一些玩弄堆叠和堆积操纵的把戏。 ))

何时yield使用代替return在 python 函数中,该函数被转换为特殊的东西,称为generator function该函数返回generator类型。缩略yield关键字是通知 Python 编译者专门处理此函数的标志。正常函数一旦从中返回某些值, 正常函数就会终止。 但是, 在编译器的帮助下, 生成器函数将会终止 。能够被想象到即,执行环境将恢复,执行将持续到最后一年。直到你明确要求返回,这会引起StopIteration选项(这也是迭代协议的一部分),或达到函数的结尾。我发现很多关于generator但这个1个调自自functional programming perspective是最可消化的。

(现在我想谈一下为什么generator和iterator我希望这能帮助你掌握基本动机和基本动机这一概念以其他语言出现,如C#。 )

据我所知,当我们想要处理一堆数据时, 我们通常先把数据存放在某处,然后一个一个地处理。但是这个是。幼天如果数据量很大, 事先将数据全部储存起来是昂贵的 。而不是储存data为什么不直接储存某种metadata间接,即:the logic how the data is computed.

有两种方法可以包扎这类元数据。

1. OO 方法,我们包封元数据as a class这就是所谓的iterator执行滚动协议(即__next__(), 和__iter__()这也是人们所普遍看到的方法。电动电机设计图案.
2. 功能方法,我们包封元数据as a function这就是所谓的generator function但是在兜帽帽下, 返回的人generator object仍为IS-A因为它还执行传动协议 。

无论哪种方式, 都会创建一个迭代器, 即某个可以提供您想要的数据的对象。 OO 处理方式可能有点复杂。 总之, 由您决定使用哪一种 。

- 功能 - 返回。

发电机 -- -- 产量(含有一个或多个产量和零或更多回报率)。

names = ['Sam', 'Sarah', 'Thomas', 'James']


# Using function
def greet(name) :
    return f'Hi, my name is {name}.'
    
for each_name in names:
    print(greet(each_name))

# Output:   
>>>Hi, my name is Sam.
>>>Hi, my name is Sarah.
>>>Hi, my name is Thomas.
>>>Hi, my name is James.


# using generator
def greetings(names) :
    for each_name in names:
        yield f'Hi, my name is {each_name}.'
 
for greet_name in greetings(names):
    print (greet_name)

# Output:    
>>>Hi, my name is Sam.
>>>Hi, my name is Sarah.
>>>Hi, my name is Thomas.
>>>Hi, my name is James.

发电机看起来像一个函数,但行为举止却像一个迭代器。

发件人继续从它所在的位置执行 。 恢复后, 函数在最后产值运行后立即继续执行 。 这允许它的代码在一段时间内生成一系列的值, 代之以它们一次性计算全部值, 然后把它们像列表一样送回去 。

def function():
    yield 1 # return this first
    yield 2 # start continue from here (yield don't execute above code once executed)
    yield 3 # give this at last (yield don't execute above code once executed)

for processed_data in function(): 
    print(processed_data)
    
#Output:

>>>1
>>>2
>>>3

注:放弃不应在尝试中.最终建造。

yield允许您更聪明地写字for- 通过将循环部分计入一个便于再利用的单独方法。

假设你需要环绕电子表格的所有非空白行,对每行都做一些事情。

for i, row in df.iterrows(): #from the panda package for reading excel 
  if row = blank: # pseudo code, check if row is non-blank...
    continue
  if past_last_row: # pseudo code, check for end of input data
    break
  #### above is boring stuff, below is what we actually want to do with the data ###
  f(row)

如果你需要打电话g(row)在一个类似的循环中,你可能会发现自己重复for语句加有效行的检查,这是枯燥、复杂和易出错的。我们不想重复(DRY 原则) 。

您想要将检查每个记录的代码与实际处理行的代码区分开来, 比如f(row)和g(row) .

您可以做一个函数, 将 f() 作为输入参数, 但使用要简单得多yield在一个方法中做所有关于检查有效行以准备拨打 f () 的无聊内容:

def valid_rows():
  for i, row in df.iterrows(): # iterate over each row of spreadsheet
    if row == blank: # pseudo code, check if row is non-blank...
      continue
    if past_last_row: # pseudo code, check for end of input data
      break
    yield i, row

请注意,方法的每次调用将返回下一行,但如果所有行都读取,且for结束, 方法将return通常。下一次调用将开始新的for循环。

现在您可以在数据上写入迭代, 而不必重复对有效行进行无趣的检查( 现在根据自己的方法来计算) , 例如 :

for i, row in valid_rows():
  f(row)

for i, row in valid_rows():
  g(row)

nr_valid_rows = len(list(valid_rows()))

仅此而已。 请注意, 我还没有使用诸如 迭代器、 生成器、 协议、 共同常规等术语 。 我认为这个简单的例子 适用于我们日常的许多编码 。

缩略yieldPython 中的关键字用于退出代码而不干扰本地变量状态,当函数再次被称为“执行”时,从我们离开代码的最后一点开始。

以下示例说明yield:

def counter():
    x=2
    while x < 5:
        yield x
        x += 1
        
print("Initial value of x: ", counter()) 

for y in counter():
    print(y)

上述代码产生以下输出:

Initial value of x:  <generator object counter at 0x7f0263020ac0>
2
3
4

放弃是一个对象

A A Areturn在函数中返回单一值。

如果您愿意,如果需要函数返回一大批值,使用yield.

更重要的是yield是 a 是障碍屏障.

就像CUDA语言中的屏障, 它不会转移控制 直到它完成。

也就是说,它会运行您函数的代码 从开始直到启动yield。然后,它将返回循环的第一个值。

然后,其他每通电话都会运行您在函数中写下的循环, 返回下一个值, 直到没有任何值可以返回 。

yield简直就像return区别在于,下次你打电话给发电机时,从最后一次呼叫开始执行。yield与返回不同的语句,当生成时, 堆叠框架不会被清理, 但是控件会被转回调用方, 所以下次调用函数时, 它的状态将会恢复 。

对于您的代码,函数get_child_candidates动作就像一个循环器,这样当您扩展列表时,它会一次向新列表添加一个元素。

list.extend在你公布的代码样本中, 只需将图普还给列表, 并附加到列表中, 就会更加清晰 。